Computer Vision / ML Engineer (Intrusion Detection)

#вакансия #AI #ML #LLM

Позиция: Computer Vision / ML Engineer (Intrusion Detection)

Компания: NDA ( Gov Project)

Формат: контрактный проект / возможное долгосрочное сотрудничество

Локация: удалённо

Вилка: обсуждается индивидуально (в зависимости от опыта)

Обязанности

• Разработка системы обнаружения проникновения (Intrusion Detection System) с нуля
• Построение полного pipeline обучения модели
• Реализация логики зон обнаружения (polygon-based restricted zones)
• Реализация логики пересечения виртуальных линий
• Обработка направлений движения объектов
• Обработка случаев частичной видимости человека
• Исключение животных и движения среды
• Генерация структурированных JSON событий системы
• Оптимизация моделей для real-time обработки видео

Требования

• Сильный Python
• Опыт работы с PyTorch или TensorFlow
• Опыт разработки моделей computer vision
• Опыт работы с detection + tracking системами
• Опыт обработки видеопотоков (RTSP)
• Понимание оптимизации inference latency
• Опыт разработки production-ready кода

Будет плюсом

• Опыт работы с Torch/ YOLO/ ArcFace / DETR или аналогичными detection моделями
• Опыт оптимизации real-time inference
• Опыт контейнеризации (Docker)
• Опыт разработки систем видеоаналитики

Мы предлагаем

• Участие в разработке системы AI-видеоаналитики для государственных проектов
• Возможность долгосрочного сотрудничества и расширения задач
• Расширение финансового scope при успешной реализации проекта
• Возможность участия в разработке новых моделей платформы
• Потенциальные relocation возможности при расширении проекта

Ответы на 10 важных вопросов

1. Данные:
Видео потоки систем видеонаблюдения (RTSP) + собственные датасеты.

2. Железо:
GPU серверы для обучения моделей и inference.

3. Масштаб влияния на бизнес:
Intrusion Detection является базовым модулем платформы AI видеоаналитики.

4. Уровень развития Data Science:
Команда занимается разработкой production computer vision моделей.

5. Роль ML инженера:
Разработка моделей, архитектуры системы и внедрение в production.

6. Бэкграунд руководителя:
Команда инженеров с опытом разработки AI систем безопасности.

7. Как часто будут встречи:
Минимальное количество встреч, фокус на разработке.

8. Карьерный рост:
При успешной реализации — участие в разработке следующих моделей.

9. Prod / Research:
Prod ~80%, Research ~20%.

10. Функция сервиса или лидера:
Инженерная роль с возможностью влиять на архитектуру системы.

Отклик
telegram: контакт скрыт

желательно указать:

• релевантные computer vision проекты
• предполагаемый архитектурный подход
• оценку сроков разработки (3–4 недели)